什么是tokenize？Python中执行tokenize的方法

什么是tokenize

Tokenize是一种将文本分割成离散单元的操作，这些单元一般称为token，或者叫词语。Tokenize的目的是将输入文本分割成一个个词元，保证各个词元拥有相对完整和独立的语义，以供后续任务（比如学习embedding或者作为高级模型的输入）使用。

Tokenize是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤，因为它可以通过分析文本中存在的单词来轻松解释文本的含义。Tokenize的难点在于如何获得理想的切分，使文本中所有的token都具有正确的表义，并且不会存在遗漏（OOV问题）。

Tokenize的粒度

文本的tokenize粒度可以分为以下几种：

- 词粒度：词粒度的切分就跟人类平时理解文本原理一样，常常用一些工具来完成，例如英文的NLTK、SpaCy，中文的jieba、LTP等。词粒度的切分能够非常好地保留完整语义信息，但是如果出现拼写错误、英文中的缩写等情况，鲁棒性一般。另一方面，词切分会产生非常巨大的词表，而且这都不能确保不会出现out of vocabulary问题。

- 字粒度：字粒度最早应该是2015年Karpathy提出，简单说英文就是以字母为单位（对于大小写不敏感的任务，甚至可以先转小写再切分），中文就是以字为单位。字粒度的切分很好地解决了词粒度的缺陷，鲁棒性增强、词表大大减小。但另一方面，也会带来一些麻烦：一个字母或一个单字本质上并没有任何语义意义；序列长度大幅增长，带来计算成本的增长。

- Subword粒度：Subword粒度介于字粒度和词粒度之间，基本思想为常用词应该保持原状，生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间，所以可以较好的平衡词表大小与语义表达能力，比如OOV问题可以通过subword的组合来解决。目前有三种主流的Subword分词算法，分别是Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece和Unigram Language Model。

Tokenize的方法

下面介绍几种在Python中执行tokenize的方法：

- 使用Python split()函数进行tokenize：这是最基本的方法，它将返回一个字符串列表，可以指定分隔符，默认情况下，split()在每个空格处中断一个字符串。这种方法的缺点是一次只能使用一个分隔符，而且并未将标点符号视为单独的token。

- 使用正则表达式（RegEx）进行tokenize：正则表达式是一种定义搜索模式的方式，可以用来匹配文本中的特定字符或单词。使用正则表达式进行tokenize的优点是可以灵活地定义分隔符和token的规则，缺点是可能需要编写复杂的正则表达式，而且可能存在一些边缘情况。

- 使用NLTK的tokenize：NLTK是一个流行的自然语言处理库，它提供了多种tokenize的函数，例如word_tokenize, sent_tokenize, regexp_tokenize等。使用NLTK进行tokenize的优点是可以方便地调用现成的函数，缺点是可能需要安装额外的包，而且可能不适用于所有语言或领域。

- 使用Spacy的tokenize：Spacy是另一个流行的自然语言处理库，它提供了一个高效的tokenize模块，可以根据不同的语言进行定制。使用Spacy进行tokenize的优点是可以快速地处理大量的文本，缺点是可能需要下载额外的模型，而且可能不支持一些特殊的tokenize需求。

- 使用Keras的tokenize：Keras是一个深度学习框架，它提供了一个text_to_word_sequence函数，可以将文本转换为单词序列。使用Keras进行tokenize的优点是可以方便地与深度学习模型结合，缺点是可能需要对文本进行预处理，而且可能不够灵活。

- 使用Gensim进行tokenize：Gensim是一个专注于主题建模和文档相似度的库，它提供了一个simple_preprocess函数，可以将文本转换为token列表。使用Gensim进行tokenize的优点是可以简单地处理文本，缺点是可能需要对文本进行清洗，而且可能不够准确。

总结

Tokenize是自然语言处理中的一个重要步骤，它可以将文本分割成有意义的单元，以供后续的分析和建模使用。Tokenize的粒度和方法有多种，需要根据不同的任务和语言选择合适的方式。本文介绍了tokenize的概念和方法，希望对您有所帮助。

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